프로세스 모니터링 시스템 단계별 설계 (Project 1 – Step 1)

들어가며 (프로세스 모니터링 시스템 단계별 설계)

2025년 현재 기업과 개발팀은 점점 더 복잡한 프로세스를 관리해야 하는 상황에 놓여 있습니다. 업무 자동화가 늘어나면서, “지금 어떤 단계가 잘 되고 있는지, 어디서 멈췄는지”를 빠르게 확인할 수 있는 시스템이 필요합니다. 이번 글에서는 프로세스 상태를 자동으로 점검하는 웹사이트를 어떻게 만들 수 있는지, 그리고 이를 옛날 프로그래머도 이해할 수 있게 프로세스 모니터링 시스템 단계별 설계 를 풀어서 설명합니다.

우리 구닥다리 프로그래머 들은 실제로 요즘 트렌드 개발은 할 수 없을지 AI한테 물어보시는 것은 가능하실거에요. 사실 이 업계에 있으면 은근 듣는게 많잖아요? 그럼 프로세스 모니터링 시스템 단계별 설계 를 진행해 보겠습니다.

뭘 만들까?

우리가 만들려는 것은 단계별 프로세스 상태를 확인해주는 웹 기반 시스템입니다.
쉽게 말해서, 사용자가 특정 프로세스를 선택하면 시스템이 처음 단계부터 하나씩 자동으로 확인하고, 결과를 화면에 실시간으로 보여주는 웹사이트입니다.

• 여러 개의 프로세스 리스트가 있고,
• 각 프로세스를 클릭하면 그 안의 세부 단계(step) 가 표시되며,
• “Check” 버튼을 누르면 단계별로 성공/실패 여부가 화면에 표시됩니다.

즉, 자동 체크리스트 검사 도구라고 이해하면 됩니다.

어디에 만들까?

이 시스템은 웹(Web) 기반으로 개발됩니다. 브라우저만 있으면 접속할 수 있도록 설계하는 것이 핵심입니다.

• 서버: 리눅스 서버나 클라우드(AWS, GCP, Azure)에 배포
• DB 서버: PostgreSQL 또는 MySQL 사용
• 소스 코드 관리: GitHub 저장소(process-wizard)에 버전 관리

2025년 현재 대부분의 중소기업도 클라우드 서버를 활용하고 있기 때문에, 설치와 유지보수가 편리한 클라우드 환경을 추천합니다.

어떤 것으로 만들까?

시스템을 구성하는 주요 기술은 크게 백엔드(서버), 프론트엔드(UI), 인프라(운영) 로 나눌 수 있습니다.

1) 백엔드 (Python 기반)

• Flask 또는 Django → 웹 API 개발
• BeautifulSoup, Scrapy, Selenium → 웹 크롤링
• SQLAlchemy + PostgreSQL/MySQL → 데이터베이스 ORM
• Celery + Redis → 비동기 처리(백그라운드 작업)

2) 프론트엔드 (화면)

• React.js (또는 Vue.js) → UI 구성
• Tailwind CSS / Bootstrap → 화면 디자인
• WebSocket → 실시간 업데이트

3) 인프라

• Nginx + Gunicorn → 서버 운영
• Prometheus + Grafana → 모니터링 및 대시보드

어떻게 만들까?

이제 실제 동작 흐름을 단계별로 살펴보겠습니다.

1단계: 프로세스 정의

• 각 프로세스와 단계(step)를 DB에 저장합니다.
• 예: “주문 처리 프로세스 → 결제 확인 → 재고 확인 → 배송 요청”

2단계: 사용자 인터페이스(UI)

• 사용자가 브라우저에서 프로세스를 선택합니다.
• 선택된 프로세스의 단계가 표시되고, “Check” 버튼이 활성화됩니다.

3단계: 상태 체크 실행

• 사용자가 버튼을 클릭하면 Python 서버에서 상태 확인을 시작합니다.
• 각 단계는 다음 중 하나의 방식으로 검사합니다:
  1. 웹 크롤링 (외부 사이트 데이터 가져오기)
  2. DB 쿼리 실행 (내부 데이터 확인)
  3. API 호출 (외부 서비스 연동)

4단계: 실시간 결과 표시

• 현재 실행 중인 단계와 결과(성공, 실패, 에러)를 화면에 표시합니다.
• WebSocket을 사용하면 화면이 자동으로 갱신됩니다.

5단계: 결과 저장 및 리포트

• 모든 실행 결과는 DB에 기록됩니다.
• 사용자는 히스토리 메뉴에서 과거 실행 기록을 확인할 수 있습니다.
• PDF, CSV 파일로 내보내기 기능도 지원합니다.

왜 필요한가?

2025년 현재 기업 시스템은 점점 더 복잡한 마이크로서비스 환경으로 발전하고 있습니다. 수십 개의 서비스가 서로 연결되어 돌아가기 때문에, 어느 한 단계라도 실패하면 전체 프로세스가 지연될 수 있습니다.

이런 상황에서 사람이 직접 확인하는 것은 시간 낭비이자 비효율적입니다. 따라서, 자동화된 프로세스 모니터링은 이제 필수가 되었습니다.

앞으로의 확장

• 머신러닝 기반 예측: 단순 모니터링을 넘어, 실패 가능성을 사전에 알려줄 수 있음
• 모바일 앱 지원: 스마트폰에서도 알림을 받을 수 있게 확장
• 외부 모니터링 툴 연동: Prometheus, Grafana와 연결하여 대시보드 제공

AI의 활용

간단한 요구사항을 Claude에 물어보겠습니다.

프로세스 목록이 여러 개 있고, 프로세스를 선택하면 내부 단계들이 나타납니다. 그리고 “체크(Check)” 버튼을 눌러 현재 상태를 확인하면, 처음부터 시작해서 현재 상태를 순서대로 확인할 수 있습니다.

저는 현재 상태를 시작 단계부터 하나씩 확인하는 웹사이트를 만들려고 합니다. 백엔드는 Python으로 되어 있으며, 웹을 크롤링해서 확인하거나 DB 쿼리를 통해 현재 상태를 확인한 뒤 화면에 표시하는 시스템을 만들려고 합니다.

이 시스템에 대한 시스템 요구사항을 작성해 주세요.

이 내용을 영어로 번역~! 아무래도 AI가 영어로 학습이 많이 되어 있으니 영어로 하는게 유리하지 않을까? 하는 사대주의적 생각이긴한데 맞는지는 모르겠습니다.

이와 같이 넣으면 요구사항이 출력됩니다.

이 내용을 프롬프트에 넣어보면 일단 시작은 되는 것으로 보면 될 것 같습니다. 일단 여기까지를 Step 1로 이야기를 마치려고 합니다. 요기까지가 프로세스 모니터링 시스템 단계별 설계였고 이후는 실제 구현하는 부분을 들어가보려고 합니다.

마무리

오늘은 “뭘 만들까? 어디에 만들까? 어떤 것으로 만들까? 어떻게 만들까?”라는 네 가지 질문을 기준으로 프로세스 모니터링 시스템 단계별 설계 하는 방법을 살펴보았습니다.

이 시스템은 자동화된 체크리스트 도구라고 이해하면 됩니다. 앞으로 이런 시스템은 더 많은 기업과 기관에서 필요로 할 것이고, 2025년 현재도 빠르게 도입되고 있습니다.